尚硅谷：2024最新版Spark课程，视频+资源源码等

1.课件

1.课件.exe

2.资料

2.资料.exe

3.代码

bigdata-bj-classes231226.exe

4.视频

001 – spark – 课程介绍.mp4

002 – spark – 文件结构 – 介绍.mp4

003 – spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式.mp4

004 – spark – 基础概念 – 介绍 – 计算.mp4

005 – spark – 基础概念 – 介绍 – 分布式基础架构.mp4

006 – spark – 基础概念 – 介绍 – 框架.mp4

007 – spark – 基础概念 – 介绍 – spark和mr的关系.mp4

008 – spark – 介绍.mp4

009 – spark – 部署方式 – 介绍.mp4

010 – spark – 解压后的文件结构.mp4

011 – spark – 部署环境 – local.mp4

012 – spark – 部署环境 – local – 演示.mp4

013 – spark – 部署环境 – yarn – 演示.mp4

014 – spark – 部署环境 – yarn – 历史服务.mp4

015 – spark – 部署环境 – yarn – 2种执行方式cluster和client.mp4

016 – spark – 部署环境 – 几种模式的对比.mp4

017 – spark – 数据结构 – 说明.mp4

018 – spark – rdd – 介绍.mp4

019 – spark – rdd – 数据处理流程简介.mp4

020 – spark – rdd – 计算原理.mp4

021 – spark – rdd – 计算原理 – 补充.mp4

022 – spark – rdd – 代码 – 环境的准备.mp4

023 – spark – rdd – 代码 – 对接内存数据源构建rdd对象.mp4

024 – spark – rdd – 代码 – 对接磁盘数据源构建rdd对象.mp4

025 – spark – rdd – 代码 – rdd的理解.mp4

026 – spark – rdd – 代码 – rdd的分区.mp4

027 – spark – rdd – 代码 – 内存数据源 – 分区数量的设定.mp4

028 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数量的设定.mp4

029 – spark – rdd – 代码 – 内存数据源 – 分区数据的分配.mp4

030 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配.mp4

031 – spark – rdd – 代码 – 磁盘文件数据源 – 分区数据的分配 – 演示.mp4

032 – spark – rdd – 课件梳理.mp4

033 – spark – rdd – 方法 – 介绍.mp4

034 – spark – rdd – 方法 – 方法的2大类 – 转换和行动.mp4

035 – spark – rdd – 方法 – 数据处理的2大类 – 单值和键值.mp4

036 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map.mp4

037 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 1.mp4

038 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 2.mp4

039 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 3.mp4

040 – spark – rdd – 方法 – 转换 – map – 4.mp4

041 – spark – rdd – 方法 – 转换 – filter.mp4

042 – spark – rdd – 方法 – 转换 – flatmap.mp4

043 – spark – rdd – 方法 – 转换 – flatmap – 1.mp4

044 – spark – rdd – 方法 – 转换 – groupby.mp4

045 – spark – rdd – 回顾 – 原理.mp4

046 – spark – rdd – 回顾 – 方法.mp4

047 – spark – rdd – shuffle.mp4

048 – spark – rdd – shuffle – 原理.mp4

049 – spark – rdd – shuffle – 原理 – 补充.mp4

050 – spark – rdd – shuffle – 演示.mp4

051 – spark – rdd – 方法 – distinct.mp4

052 – spark – rdd – 方法 – sortby.mp4

053 – spark – rdd – 方法 – kv类型数据介绍.mp4

054 – spark – rdd – 方法 – kv类型数据补充.mp4

055 – spark – rdd – 方法 – kv – mapvalues.mp4

056 – spark – rdd – 方法 – kv – wordcount.mp4

057 – spark – rdd – 方法 – kv – groupbykey.mp4

058 – spark – rdd – 方法 – kv – reducebykey.mp4

059 – spark – rdd – 方法 – kv – sortbykey.mp4

060 – spark – rdd – 方法 – kv – reducebykey和groupbykey的区别.mp4

061 – spark – rdd – wordcount程序在环境中运行.mp4

062 – spark – rdd – 转换方法的回顾.mp4

063 – spark – rdd – 行动算子 – 介绍.mp4

064 – spark – rdd – 行动算子 – collect.mp4

065 – spark – rdd – 行动算子 – collect – 补充.mp4

066 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 1.mp4

067 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 2.mp4

068 – spark – rdd – 行动算子 – 其他方法 – 3.mp4

069 – spark – rdd – 行动算子 – driver端和executor端数据传输.mp4

070 – spark – rdd – 序列化 – 1.mp4

071 – spark – rdd – 序列化 – 2.mp4

072 – spark – 案例 – 数据格式说明.mp4

073 – spark – 案例 – 需求介绍.mp4

074 – spark – 案例 – 需求分析.mp4

075 – spark – 案例 – 需求设计.mp4

076 – spark – 案例 – 开发原则.mp4

077 – spark – 案例 – 代码实现 – 1.mp4

078 – spark – 案例 – 代码实现 – 2.mp4

079 – spark – 案例 – 代码实现 – 3.mp4

080 – spark – 案例 – 代码实现 – 4.mp4

081 – spark – rdd – kryo序列化框架.mp4

082 – spark – rdd – 依赖关系 – 介绍.mp4

083 – spark – rdd – 依赖关系 – 原理.mp4

084 – spark – rdd – 依赖关系 – 血缘关系.mp4

085 – spark – rdd – 依赖关系 – 依赖关系.mp4

086 – spark – rdd – 依赖关系 – 宽窄依赖关系.mp4

087 – spark – rdd – 依赖关系 – 作业，阶段和任务的关系.mp4

088 – spark – rdd – 依赖关系 – 任务的数量.mp4

089 – spark – rdd – 依赖关系 – 分区的数量.mp4

090 – spark – rdd – 持久化和序列化的关系.mp4

091 – spark – rdd – 持久化 – cache.mp4

092 – spark – rdd – 持久化 – persist.mp4

093 – spark – rdd – 持久化 – checkpoint.mp4

094 – spark – rdd – 持久化 – shuffle算子的持久化.mp4

095 – spark – rdd – 分区器.mp4

096 – spark – rdd – 自定义分区器.mp4

097 – spark – 两个案例.mp4

098 – spark – 第一个案例问题原因.mp4

099 – spark – 广播变量.mp4

100 – spark – rdd的局限性.mp4

101 – sparksql – 介绍.mp4

102 – sparksql – 环境对象的封装.mp4

103 – sparksql – 模型对象的封装.mp4

104 – sparksql – sql的操作.mp4

105 – sparksql – 不同场景下环境对象的转换.mp4

106 – sparksql – 不同场景下模型数据对象的转换.mp4

107 – sparksql – 使用sql的方式来访问数据模型.mp4

108 – sparksql – 使用dsl的方式来访问数据模型.mp4

109 – sparksql – 自定义udf函数对象.mp4

110 – sparksql – 自定义udf函数的底层实现原理.mp4

111 – sparksql – 自定义udaf函数的底层实现原理.mp4

112 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 1.mp4

113 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 2.mp4

114 – sparksql – 自定义udaf函数的实现步骤 – 回顾.mp4

115 – sparksql – 数据源 – csv.mp4

116 – sparksql – 数据源 – json.mp4

117 – sparksql – 数据源 – parquet.mp4

118 – sparksql – 数据源 – jdbc.mp4

119 – sparksql – 数据源 – hive.mp4

120 – sparksql – 案例 – 数据准备.mp4

121 – sparksql – 案例 – 数据准备 – 补充.mp4

122 – sparksql – 案例 – 需求分析.mp4

123 – sparksql – 案例 – 需求设计.mp4

124 – sparksql – 案例 – sql实现 – 1.mp4

125 – sparksql – 案例 – sql实现 – 2.mp4

126 – sparksql – 案例 – sql实现 – 3.mp4

127 – sparksql – 案例 – sql实现 – 4.mp4

128 – sparksql – 案例 – sql实现 – 5.mp4

129 – sparksql – 案例 – sql实现 – 6.mp4

130 – sparksql – 案例 – sql实现 – 7.mp4

131 – sparksql – 案例 – sql实现 – 8.mp4

132 – sparksql – 案例 – sql实现 – 9.mp4

133 – sparkstreaming – 介绍.mp4

134 – sparkstreaming – 原理.mp4

135 – sparkstreaming – 原理 – 补充.mp4

136 – sparkstreaming – 课件梳理.mp4

137 – sparkstreaming – 环境准备.mp4

138 – sparkstreaming – 网络（socket）数据流处理演示.mp4

139 – sparkstreaming – kafka数据流处理演示.mp4

140 – sparkstreaming – dstream方法介绍.mp4

141 – sparkstreaming – dstream输出方法介绍.mp4

142 – sparkstreaming – 窗口操作.mp4

143 – sparkstreaming – 回顾 – 1.mp4

144 – sparkstreaming – 回顾 – 2.mp4

145 – sparkstreaming – 关闭 – 1.mp4

146 – sparkstreaming – 关闭 – 2.mp4

147 – sparkstreaming – 关闭 – 3.mp4

148 – spark – 内核 – 运行流程 – 1.mp4

149 – spark – 内核 – 运行流程 – 2.mp4

150 – spark – 内核 – 运行流程 – 3.mp4

151 – spark – 内核 – 核心对象.mp4

152 – spark – 内核 – 核心对象通信流程 – netty.mp4

153 – spark – 内核 – task任务的调度执行.mp4

154 – spark – 内核 – shuffle底层的实现原理 – 1.mp4

155 – spark – 内核 – shuffle底层的实现原理 – 2.mp4

156 – spark – 内核 – 内存管理.mp4

157 – spark – 内核 – 内存管理 – 补充.mp4